'Die Industrie steht vor wachsenden Herausforderungen im Energiemanagement: steigende Komplexität der Energiesysteme, ungenutzte Datenmengen, Fachkräftemangel, hohe Energiekosten und zunehmende regulatorische Anforderungen. Effizienzpotenziale bleiben oftmals ungenutzt, da notwendige Analysen zu spät oder nur mit hohem Aufwand durchgeführt werden. Das Projekt etaGPT setzt hier an und nutzt KI-basierte Assistenzsysteme, insbesondere Large Language Models (LLMs), um die Analyse und Optimierung von Energiesystemen zu beschleunigen. Ziel ist es, Energiemanager durch schnellere, präzisere Auswertungen zu unterstützen und die Umsetzung von Energieeffizienzmaßnahmen zu vereinfachen. Die Anwendung fokussiert dabei die drei Hauptbereiche: 1. Identifikation von Effizienzmaßnahmen 2. Umsetzung von Maßnahmen 3. Visualisierung und Reporting Durch praxisnahe Lösungen und die Einbindung von Industriepartnern wird die Umsetzungsgeschwindigkeit gesteigert, ohne die Umsetzungsqualität zu beeinträchtigen. Innovationspunkte wie Offline-Fähigkeit, energieeffizienter Betrieb, modellagnostische Lösungen sowie ein hybrider Ansatz sorgen für flexible, skalierbare und datensichere Anwendungen, die die Energiewende unterstützen und die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie stärken.'
Ziel: In Brandsimulationsanlagen (BSA) können Feuerwehrleute den Innenangriff unter realistischen, kontrollierten Bedingungen üben. Ziel der Studie war die Messung der Beanspruchung von Berufsfeuerwehrleuten in Ausbildung während eines simulierten Innenangriffs. Methodik: 51 Männer und 1 Frau im Alter von 19 bis 32 Jahren (24 +- 3 Jahre, MW+-SA) in fortgeschrittener Ausbildung bei der Berufsfeuerwehr hatten alle die Vorsorgeuntersuchung nach G26.3 ohne ärztliche Bedenken durchlaufen. Ablauf: Alle Probanden wurden unmittelbar vor und nach ihrem Übungseinsatz in der BSA untersucht. Die Übungszeit betrug: 29+-5, 21-42 min (MW+-SD, Min-Max). Exposition: Die BSA besteht in einer großen, unbrennbaren Wohnung, in denen Personen (Puppe, 80kg) gerettet und Feuer gelöscht werden müssen. Die Belastung setzt sich zusammen aus schwerer körperlicher Arbeit durch Löschen und Retten, das Tragen der Schutzausrüstung (15-20kg), thermischer Belastung durch Hitzeschutzkleidung mit behinderter Schweißverdunstung und Hitze in den brennenden Räumen sowie emotionaler Belastung durch Gefahr und Zeitdruck. Messungen: Vor und nach der Übung wurde Blut abgenommen und das Gewicht in Unterwäsche, die Körperkerntemperatur auf dem Trommelfell, die Reaktion von Puls und Blutdruck auf Lagewechsel ('Schellong'-Test) und das Befinden (per Fragebogen) bestimmt. Vor, während und nach dem Einsatz wurde kontinuierlich die Herzfrequenz registriert. Von 31 Teilnehmern waren zusätzlich aktuelle Daten der W170 vorhanden, bei 51 die Pulsmesswerte während einer zeitnahen anderen Übung auf der Atemschutzstrecke (ohne Hitze). Ergebnisse: Die Körperkern-Temperatur stieg während der Übung in der BSA signifikant um 0,7+- 0,6, 0,8 - 1,9 Grad Celcius (MW+-SA, Min-Max) an und erreichte nach dem Einsatz 37,8+-0,5, 35,8-38,9 Grad Celcius. Bei 7 Personen betrug der Anstieg 1,4 Grad Celsius oder mehr. Das Gewicht nahm während der Übung signifikant ab: - 0,6+-0,2, - 1,2 bis - 0,2 kg. Die maximale bei der Übung erreichte Herzfrequenz betrug 17+-24, 109-220 S/min. 7 Probanden erreichten Herzfrequenzen größer als vorausgesagt (220 - Lebensalter), die Differenz 'erreicht zu vorausgesagt' betrug in diesen Fällen +6+-10, 1-28 S/min. W170 und Herzfrequenzanstieg während des Einsatzes korrelierten negativ r gleich - 0,3684 (p gleich 0,054). Bei der Routine-Übung auf der Atemschutzstrecke betrug die maximale HF dagegen nur 155+-13, 125-182 S/min. Bereits bei einer realitätsnahen Übung sind junge, trainierte Feuerwehrleute kardiozirkulatorisch bis in Extrembereiche beansprucht, bei weitem höher als bei den jährlichen Atemschutzübungen. Konsequenzen könnte intensivierte arbeitsmedizinische Vorsorge, insbesondere Älterer, intensiviertes Training und verbesserter Atemschutz sein.
Sustainability models should consider aspects of the economy-environment-population nexus, be dynamic, and acknowledge the disparity among actors/countries. Lastly, sustainability models should not be programmed either to reject sustainability (e.g., an essential, non-renewable input) or to affirm it (e.g., costless, endogenous technical change). We develop a simulation model to assess sustainable development on three levels: economic (by determining production, consumption, investment, direct foreign investment, technology transfer, and international trade), social (by calculating population change, migration flows, and welfare), and environmental (by calculating the difference between environmental pollution and upgrading expenditures). The model follows 'representative' countries that differ in their initial endowments (i.e., natural resource endowment, physical and human capital, technology, and population), and thus in their development levels and prospects. In addition, we model free substitution in production, flexible economic structures, the ability to upgrade input factors via investment, and optimizing agents who possess a high degree of mobility and information, and who interact through and in response to market equilibria.